Komputasi ilmiah dengan Python dengan GPU modern dengan presisi ganda

Adakah orang di sini yang menggunakan komputasi ilmiah presisi ganda dengan GPU generasi baru (misalnya K20) melalui Python?

Saya tahu bahwa teknologi ini berkembang pesat, tetapi apa cara terbaik untuk melakukan ini saat ini? GPU berada di luar ruang lingkup untuk perpustakaan ilmiah Python populer numpy dan scipy, dan saya ingin menggunakan theano tetapi tampaknya hanya menggunakan float32 precision untuk GPU. Saya sadar bahwa google dapat memberikan hasil pencarian untuk python gpu, tetapi saya berharap lebih banyak wawasan daripada daftar proyek yang mungkin atau mungkin tidak dalam perjalanan mereka untuk memenuhi pembuatnya.

python gpu precision alat pemotong
sumber

Jika saya membutuhkan ini, saya mungkin akan menggunakan PyOpenCL . Tujuan umum Pengkodean GPU masih level yang cukup rendah (coba antarmuka OpenCL C, sulit untuk dijalankan). Namun PyOpenCL tampaknya abstrak sebanyak mungkin dan tampaknya memiliki momentum yang cukup besar di belakangnya.

boyfarrell

"generasi baru" harus cukup mirip dengan seri Tesla sebelumnya dengan presisi ganda, dengan kemungkinan satu-satunya peringatan adalah versi CUDA / driver. Jadi metode presisi ganda yang bekerja dengan Tesla (misalnya M2070) dan versi CUDA / Driver saat ini juga harus bekerja pada K20.

internetscooter

Mungkin di sini ( stackoverflow.com/questions/5957554/python-gpu-programming ) mungkin memberikan bantuan kepada Anda.

eusoubrasileiro

Theano memiliki GPU back-end baru yang mendukung float64. Ini belum lengkap, tapi kami akan mengujinya dalam status beta minggu ini.

nouiz

Terima kasih @nouiz - Saya sarankan menambahkan komentar Anda sebagai jawaban ketika Anda membuat rilis.

Aron Ahmadia

Komputasi ilmiah dengan Python dengan GPU modern dengan presisi ganda

Jawaban: